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川崎地质工程公司:利用AI创新使道路更安全

川崎地质工程公司:利用AI创新使道路更安全
A huge sinkhole is pictured at a crossing near JR Hakata Station in downtown Fukuoka, southwestern Japan, on Nov. 8, 2016. While there were no immediate reports of injury, the road apparently caved in around 5:15 a.m., disrupting traffic and causing blackouts, according to local authorities. (Photo by Kyodo News Stills via Getty Images)

川崎地质工程公司(KGE)拥有75年的日本地质勘探历史,它所面临的威胁几乎潜伏在几乎每个城市的街道下。

它的专业领域之一是调查道路基础设施,以检查在道路表面以下是否存在危险的空腔。这种空腔通常是由于管道损坏,土壤侵蚀或地震活动造成的,通常会变成塌陷和塌陷,几乎没有或根本没有警告,除了使路段无法使用外,还会导致严重的交通和行人事故。KGE的专业工程师Toshimune Imai说,近年来,此类坑洞已经成为日本社会关注的主要问题,每年记录的道路倒塌事件超过3000起。

为了解决这个问题,KGE开发了专门的探地雷达设备,该设备可在地面以下3米处发射电磁波,以记录空腔的存在和位置。但是,分析这些探头沿60kph的速度拖曳在道路上时生成的大量图像数据既不简单也不快捷。它通常需要由熟练的工程师团队对打印输出进行深入的视觉检查-通常以三人一组的方式工作,以确保它们不会忽略任何可能指示空腔的波形。

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KGE道路空洞勘测车

尽管该过程有效,但KGE的高级管理层一直热衷于探索新的方法,以使其经验丰富的工程师省时,省力。近年来,人工智能已经成为提高效率以应对挑战的主要候选人。在通往AI的道路上为此,它求助于其现有技术合作伙伴之一的富士通交通与道路数据服务,这是全球数字化转型公司富士通的子公司,该公司能够在不到一个月的时间内在KGE部署其核心AI技术。富士通的Zinrai深度学习平台用于创建和运行AI算法,以及数据管理服务器和分析引擎,可以处理来自公路勘测的大量图像数据。

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KGE:道路空腔波形


对于KGE而言,结果令人印象深刻-但只有在开发团队意识到他们需要扩大AI引擎所需的培训范围之后,它才可以变得擅长于将空腔与其他地下材料区分开来。完善模型KGE的Imai指出:“我们的最初目标是将AI的训练限于空洞。” 虽然训练允许它找到几乎所有出现的空腔,但这也意味着AI正在拾取无法与空腔区分的其他对象的波形。事实证明,仅对其进行培训以识别腔体是不够的。这是因为AI引擎很容易将嵌在路面下的石头和混凝土碎片解释为空腔。

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KGE的专业工程师Toshimune Imai

“有时甚至我们的工程师都会犯这个错误。因此,我们认为,如果训练有素的人眼可以做到,那么AI可能会遇到同样的问题。”他说。通过提供一组更复杂的训练数据,可以大大减少此类误报的趋势,并且AI可以更准确地识别出真正的蛀牙。

这在测试阶段非常明显,该阶段处理了10公里长的道路上的数据。KGE技术人员手动识别了他们认为是空洞的50个位置,即使AI使用以前看不见的数据集,它也能够准确地发现其中的82%。正如Imai所说,准确率只会随着AI吸收更多数据而增加。

尽管准确性很高,但是处理速度却更加惊人。由三人组成的KGE技术人员小组通常需要一个小时才能浏览2公里长的道路的图像数据。对于相同的数据集,AI花费了不到一分钟的时间-有效地将主要检测时间减少了90%。通过AI提升人类能力但是还有另一个重要方面。今井表示,当技术人员分析数据时,有一种趋势是只查看更广泛的数据集中特定感兴趣的区域,而AI通过扫描所有可用数据“为分析增加了客观性”。

在接下来的几年中,该公司计划创建一个紧凑的道路勘测单元,该单元具有更高的机动性,可以由受过较少培训的人员和非专业车辆使用。如果将传感器安装在地方政府每天使用的巡逻车上,则可以即时有效地进行分析。

此外,随着5G通信的到来,KGE希望几乎实时地将其公路巡逻的调查结果提供给客户-市政当局及其承包商-以便他们能够在空腔变成危险的下水道之前采取行动。

本文为作者 霞姐姐 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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